説明

自車位置認識装置及び自車位置認識プログラム

【課題】自車両の進路変更動作の検出結果を用いて、自車位置情報を適切に補正することが可能な自車位置認識装置及び自車位置認識プログラムを提供する。
【解決手段】自車両Cの過去の進路変更動作を学習して生成され、自車両Cの進路変更動作が行われた進路変更交差点Nを特定可能な進路変更情報と、当該進路変更動作より前に画像認識された対象地物f1の認識位置から自車両Cの進路変更動作が行われた位置までの距離情報とを有する進路変更学習情報を用い、対象地物f1が画像認識された場合に、当該対象地物f1についての進路変更学習情報に基づいて、自車位置情報Pに基づく当該対象地物f1の認識位置から前記距離情報に示される距離だけ進行した位置が、進路変更情報により特定される進路変更交差点Nの道路情報中の位置と一致するように自車位置情報Pを補正する。

【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、自車両の進路変更動作の検出結果を用いて自車位置情報を補正する自車位置認識装置及び自車位置認識プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
近年、例えばナビゲーション装置の分野において、より適切な経路案内等を行うことを可能とするために、高精度な自車位置の認識を行うことが求められている。このような自車位置の認識に関する技術として、例えば下記の特許文献1には、以下のような車載用ナビゲーション装置が開示されている。この装置は、車両に搭載され、車両前方の走行道路に沿った風景を補促するカメラ、カメラにより補促された風景の画像情報から交差点シンボルを識別して交差点を検出すると共に、車両位置から交差点(交差点シンボル)までの距離を求める交差点検出部、地図データから得られる前記交差点位置から前記距離だけ離れた走行道路上のポイントに車両位置を修正する車両位置修正手段を備えている。
【0003】
この装置は、車載カメラにより交差点シンボル(信号機、横断歩道、中央分離帯用白線等)を識別して交差点を検出し、その後、車両位置から交差点までの距離を求める。そして、車両位置修正手段は、地図データから得られる交差点位置に対して、前記車両位置から交差点までの距離だけ離れた走行道路上の位置に車両位置を修正する。この際、前記車両位置から交差点までの距離は、識別された交差点シンボルが所在するカメラ画素を用いて画素・距離対応テーブルを参照することにより求める。
【0004】
【特許文献1】特開平9−243389号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
上記の特許文献1に記載の技術では、カメラにより取得された画像情報の中から、信号機や横断歩道等の交差点シンボルを識別する画像認識処理を行う必要がある。更に、識別された画像情報の中の交差点シンボルの配置に基づいて自車両の位置から交差点位置までの距離を演算して求める必要がある。しかし、画像認識処理により、画像情報中に含まれる交差点シンボルの種類や位置等を正確に認識するためには、非常に高度な画像認識処理を行うことが必要となる。したがって、当該画像情報の状態が悪い場合等には、認識漏れが生じやすく、その場合には自車位置情報を補正することができない。
【0006】
一方、交差点における自車両の進路変更動作は、例えば、ジャイロスコープ等による自車両の進行方位の変化の検出結果と、道路情報とを照らし合わせることにより、非常に高い割合で検出することが可能である。しかし、このような交差点における自車両の進路変更動作の検出結果を有効に利用して自車位置情報を補正する技術は、これまで知られていない。
【0007】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、自車両の進路変更動作の検出結果を用いて、自車位置情報を適切に補正することが可能な自車位置認識装置及び自車位置認識プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0008】
上記目的を達成するための本発明に係る自車位置認識装置の特徴構成は、自車両の現在位置を表す自車位置情報を取得する自車位置情報取得手段と、道路情報を取得する道路情報取得手段と、自車両の周辺の画像情報を取得する画像情報取得手段と、前記画像情報に含まれる対象地物の画像認識処理を行う画像認識手段と、自車両の過去の進路変更動作を学習して生成され、自車両の進路変更動作が行われた交差点である進路変更交差点を特定可能な進路変更情報と、当該進路変更動作より前に画像認識された対象地物について当該対象地物の認識位置から自車両の進路変更動作が行われた位置までの距離情報と、を有する進路変更学習情報が記憶された進路変更学習情報記憶手段と、前記画像認識手段により前記対象地物が認識された場合に、当該対象地物についての前記進路変更学習情報に基づいて、前記自車位置情報に基づく当該対象地物の認識位置から前記距離情報に示される距離だけ進行した位置が、前記進路変更情報により特定される進路変更交差点の前記道路情報中の位置と一致するように前記自車位置情報を補正する自車位置補正手段と、を備える点にある。
【0009】
この特徴構成によれば、自車両の過去の進路変更動作を、当該進路変更動作より前に画像認識された対象地物との距離の情報に関係付けて学習した進路変更学習情報を用い、同じ対象地物を画像認識した場合に、当該進路変更学習情報に基づいて、自車位置情報を進路変更交差点の道路情報中の位置に合わせて補正することができる。すなわち、自車両の過去の進路変更動作の検出結果と当該検出前の対象地物の画像認識結果とを学習した情報を用いて、自車位置情報を適切に補正することができる。またこの際、自車両の過去の進路変更動作を学習して生成された進路変更学習情報を用いているので、当該進路変更学習情報により特定される進路変更交差点での現在の自車両の進路変更動作の有無に関係なく、自車位置情報を補正することができる。
【0010】
更に、進路変更学習情報により特定される進路変更交差点の道路情報中の位置に合わせて自車位置情報を補正するので、自車位置情報が誤差によって自車両の実際の位置より先に進んでいるように認識されていた場合であっても、自車位置情報に示される自車位置が当該進路変更交差点を超えて先へ進むことを防止できる。したがって、例えば、この自車位置認識装置をナビゲーション装置に適用した場合における地図上への自車位置表示に際して、自車位置情報が自車両の実際の位置より先に進んでいる状態から自車両が進路変更した場合にも、地図上の自車位置が当該進路変更交差点を超えて直進した位置から進路変更後の道路上へ位置飛びすることを防止できる。また、自車位置情報が自車両の実際の位置より後に遅れている状態から自車両が進路変更した場合にも、同様に、地図上の自車位置が直進中であった道路から進路変更後の道路上へ位置飛びすることを防止できる。
【0011】
ここで、前記自車位置補正手段は、前記自車位置情報が誤差によって自車両の実際の位置より先に進んでいるように認識されていた場合に、前記自車位置情報に示される自車位置が前記進路変更交差点上に到達した後、自車両が前記対象地物の認識位置から前記距離情報に示される距離を実際に進行するまでの間、前記自車位置情報に示される自車位置を前記進路変更交差点上に停止させて前記自車位置情報を補正する構成とすると好適である。
【0012】
この構成によれば、自車位置情報が誤差によって自車両の実際の位置より先に進んでいるように認識されていた場合に、自車位置情報に示される自車位置が進路変更学習情報により特定される進路変更交差点を超えて先へ進むことを防止できるとともに、当該進路変更交差点の道路情報中の位置に合わせて自車位置情報を適切に補正することができる。
【0013】
また、前記自車位置補正手段は、前記自車位置情報が誤差によって自車両の実際の位置より後に遅れているように認識されていた場合に、自車両が前記対象地物の認識位置から前記距離情報に示される距離を実際に進行した際に、前記自車位置情報に示される自車位置を前記進路変更交差点上に移動させて前記自車位置情報を補正する構成とすると好適である。
【0014】
この構成によれば、自車位置情報が誤差によって自車両の実際の位置より後に遅れているように認識されていた場合に、進路変更学習情報により特定される進路変更交差点の道路情報中の位置に合わせて自車位置情報を適切に補正することができる。
【0015】
また、前記道路情報は、複数のリンク及びノードの接続関係により道路を表す情報であり、前記進路変更情報は、前記進路変更動作の際に自車両が通行したリンクの経路の情報、及び前記進路変更動作が行われた交差点に対応するノードの情報の一方又は双方を含む構成とすると好適である。
【0016】
この構成によれば、進路変更情報を、複数のリンク及びノードの接続関係により道路を表す道路情報との関係で進路変更交差点を適切に特定できる情報とすることができる。
【0017】
また、前記道路情報取得手段は、前記自車位置情報に基づいて、自車両の周辺の前記道路情報を所定の地図情報記憶手段から取得する構成とすると好適である。
【0018】
この構成によれば、自車位置情報の補正のために必要な道路情報を適切に取得することができる。
【0019】
また、自車両の進路変更動作を検出する進路変更検出手段と、前記進路変更検出手段による自車両の進路変更動作の検出より前に前記画像認識手段により認識された対象地物について、当該対象地物の認識位置から自車両の進路変更が行われた位置までの距離を表す距離情報を取得する距離情報取得手段と、前記進路変更動作が行われた交差点である進路変更交差点を特定可能な進路変更情報と、当該進路変更動作について前記距離情報取得手段により取得された前記距離情報とを含む検出動作情報を記憶する検出動作情報記憶手段と、同じ進路変更動作が複数回検出されることにより前記検出動作情報記憶手段に記憶された、同じ進路変更動作についての複数の前記検出動作情報に基づいて、前記進路変更学習情報を生成する進路変更学習情報生成手段と、を備え、前記進路変更学習情報生成手段により生成された前記進路変更学習情報が、前記進路変更学習情報記憶手段に記憶される構成とすると好適である。
【0020】
この構成によれば、自車両の進路変更動作を、当該進路変更動作より前に画像認識された対象地物との距離の情報に関係付けて適切に学習し、その学習結果を進路変更学習情報として進路変更学習情報記憶手段に記憶することができる。またこの際、自車両の進路変更動作のそれぞれの検出結果としての検出動作情報に誤差が含まれる場合であっても、進路変更学習情報を生成する際には、複数の検出動作情報を用いて誤差を平均化することができる。よって、自車両の進路変更動作の学習結果の精度を高めることが可能となる。
【0021】
また、複数の対象地物についての位置情報及び属性情報を含む地物情報が記憶された地物情報記憶手段と、前記自車位置情報に基づいて、前記地物情報記憶手段から自車両の周辺の前記地物情報を取得する地物情報取得手段と、を更に備え、前記画像認識手段は、前記地物情報に基づいて、前記画像情報に含まれる対象地物の認識処理を行う構成とすると好適である。
【0022】
この構成によれば、地物情報記憶手段から取得した自車両の周辺の地物情報に基づいて画像認識処理を行うことができるため、対象地物の認識率を高め、誤認識を抑制することが可能となる。したがって、自車位置情報の補正や進路変更学習情報の生成の処理の精度を高めることが可能となる。
【0023】
また、前記対象地物は、道路の路面に設けられた道路標示であると好適である。
【0024】
この構成によれば、道路標識、案内標識、信号機等の立体的な地物と比較して比較的画像認識が容易な道路標示を対象地物とすることになるので、対象地物の認識率を高めることが可能となる。したがって、自車位置情報の補正や進路変更学習情報の生成の処理を行うことができる頻度を高めることが可能となる。
【0025】
本発明に係るナビゲーション装置の特徴構成は、上記の各構成を備えた自車位置認識装置と、前記道路情報を含む地図情報が格納された地図情報記憶手段と、前記地図情報及び前記自車位置認識装置により認識された前記自車位置情報を参照して動作するアプリケーションプログラムと、前記アプリケーションプログラムに従って動作して案内情報を出力する案内情報出力手段と、を備える点にある。
【0026】
この特徴構成によれば、進路変更学習情報を用いて補正した補正後の自車位置情報に基づいて案内情報の出力を行うことができる。したがって、例えば自車位置の表示や経路案内等をより適切に行うことが可能となる。
【0027】
本発明に係る自車位置認識プログラムの特徴構成は、自車両の現在位置を表す自車位置情報を取得する自車位置情報取得ステップと、道路情報を取得する道路情報取得ステップと、自車両の周辺の画像情報を取得する画像情報取得ステップと、前記画像情報に含まれる対象地物の画像認識処理を行う画像認識ステップと、前記画像認識ステップにより前記対象地物が認識された場合に、自車両の過去の進路変更動作を学習して生成され、自車両の進路変更動作が行われた交差点である進路変更交差点を特定可能な進路変更情報と、当該進路変更動作より前に画像認識された対象地物について当該対象地物の認識位置から自車両の進路変更動作が行われた位置までの距離情報と、を有する進路変更学習情報が記憶された進路変更学習情報記憶手段から、前記認識された対象地物についての前記進路変更学習情報を取得する進路変更学習情報取得ステップと、前記進路変更学習情報取得ステップにより取得した前記進路変更学習情報に基づいて、前記自車位置情報に基づく当該対象地物の認識位置から前記距離情報に示される距離だけ進行した位置が、前記進路変更情報により特定される進路変更交差点の前記道路情報中の位置と一致するように前記自車位置情報を補正する自車位置補正ステップと、をコンピュータに実行させる点にある。
【0028】
この特徴構成によれば、自車両の過去の進路変更動作を、当該進路変更動作より前に画像認識された対象地物との距離の情報に関係付けて学習した進路変更学習情報を用い、同じ対象地物を画像認識した場合に、当該進路変更学習情報に基づいて、自車位置情報を進路変更交差点の道路情報中の位置に合わせて補正することができる。すなわち、自車両の過去の進路変更動作の検出結果と当該検出前の対象地物の画像認識結果とを学習した情報を用いて、自車位置情報を適切に補正することができる。またこの際、自車両の過去の進路変更動作を学習して生成された進路変更学習情報を用いているので、当該進路変更学習情報により特定される進路変更交差点での現在の自車両の進路変更動作の有無に関係なく、自車位置情報を補正することができる。
【0029】
更に、進路変更学習情報により特定される進路変更交差点の道路情報中の位置に合わせて自車位置情報を補正するので、自車位置情報が誤差によって自車両の実際の位置より先に進んでいるように認識されていた場合であっても、自車位置情報に示される自車位置が当該進路変更交差点を超えて先へ進むことを防止できる。したがって、例えば、この自車位置認識プログラムをナビゲーション装置のナビゲーションプログラムに適用した場合における地図上への自車位置表示に際して、自車位置情報が自車両の実際の位置より先に進んでいる状態から自車両が進路変更した場合にも、地図上の自車位置が当該進路変更交差点を超えて直進した位置から進路変更後の道路上へ位置飛びすることを防止できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【0030】
次に、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。図1は、本実施形態に係るナビゲーション装置1の概略構成を示すブロック図である。このナビゲーション装置1は、本発明の実施形態としての自車位置認識装置2を含んで構成されている。このナビゲーション装置1は、自車両C(図4参照)の過去の進路変更動作を、当該進路変更動作より前に画像認識された対象地物との距離の情報に関係付けて学習した進路変更学習情報Sを用い、同じ対象地物を画像認識した場合に、当該進路変更学習情報Sに基づいて、自車位置情報Pを進路変更交差点N(図7参照)の道路情報Ra中の位置に合わせて補正する処理を行う。また、このような進路変更学習情報Sを取得するために、このナビゲーション装置1は、自車両Cの進路変更動作を検出し、当該進路変更動作の検出より前に画像認識された対象地物との距離の情報に関係付けて学習する。更に、本実施形態においては、ナビゲーション装置1は、対象地物の画像認識結果に基づいて、対象地物の位置や地物属性等も表す地物情報Fの学習も行う。
【0031】
図1に示すナビゲーション装置1の各機能部は、互いに共通の或いはそれぞれ独立のCPU等の演算処理装置を中核部材として、入力されたデータに対して種々の処理を行うための機能部がハードウェア又はソフトウェア(プログラム)或いはその両方により実装されて構成されている。そして、これらの各機能部は、互いに情報の受け渡しを行うことができるように構成されている。また、ナビゲーション装置1の各データベースDB1〜DB5は、例えば、ハードディスクドライブ、DVD−ROMを備えたDVDドライブ、CD−ROMを備えたCDドライブ等のように、情報を記憶可能な記録媒体とその駆動手段とを有する装置をハードウェア構成として備えている。以下、本実施形態に係るナビゲーション装置1の各部の構成について詳細に説明する。
【0032】
1.地図データベース
地図データベースDB1は、所定の区画毎に分けられた地図情報Mが記憶されたデータベースである。図2は、地図データベースDB1に記憶されている地図情報Mの構成の例を示す図である。この図に示すように、地図情報Mは、交差点に対応する多数のノードnと、各交差点間を結ぶ道路に対応するリンクkとの接続関係により道路ネットワークを表す道路情報Raを有している。各ノードnは、緯度及び経度で表現された地図上の位置(座標)の情報を有している。各リンクkは、ノードnを介して接続されている。また、各リンクkは、その属性情報として、道路種別、リンク長、道路幅、リンク形状を表現するための形状補間点等の情報を有している。ここで、道路種別情報は、例えば、自動車専用道路、市街道路、細街路、山岳路等のように、道路を複数の種別に区分した際の道路種別の情報である。これらのリンクkの属性情報が、道路属性情報Rb(図1参照)に相当する。そして、本実施形態においては、この地図データベースDB1が、地図情報記憶手段として機能する。なお、図2においては、一つの区画の道路情報Raのみを図示し、他の区画の道路情報Raは省略して示している。
【0033】
2.地物データベース
地物データベースDB2は、道路上や道路周辺に設けられた各種の地物の情報、すなわち地物情報Fが記憶されたデータベースである。図1に示すように、本実施形態においては、地物データベースDB2には、初期地物情報Fa及び学習地物情報Fbの2種類の情報が記憶される。ここで、初期地物情報Faとは、地物データベースDB2に予め整備されて記憶されている複数の地物についての地物情報Fである。このような初期地物情報Faは、道路情報Raを含む地図情報Mが整備されている全ての地域の中で、大都市周辺や幹線道路等の一部の地域についてのみ整備されている。一方、学習地物情報Fbとは、後述するように、画像認識部24による対象地物の画像認識結果を用いて学習した結果として学習地物情報生成部44により生成され、地物データベースDB2に記憶される地物情報Fである。なお、以下の説明において、単に「地物情報F」というときは、これら初期地物情報Fa及び学習地物情報Fbを総称するものとする。本実施形態においては、この地物データベースDB2が、地物情報記憶手段として機能する。
【0034】
この地物データベースDB2に地物情報Fが記憶される地物には、道路の路面に設けられた道路標示(ペイント標示)が含まれている。図3は、地物データベースDB2に記憶されている道路標示の地物情報Fの例を示す図である。このような道路標示に係る地物としては、例えば、横断歩道、停止線、最高速度等を表す速度標示、ゼブラゾーン、道路に沿って車線を分ける区画線(実線、破線、二重線等の各種区画線を含む。)、各車線の進行方向を指定する進行方向別通行区分標示(矢印標示、例えば、直進矢印、右折矢印等を含む)等が含まれる。なお、地物情報Fが記憶される地物としては、このような道路標示のほか、信号機、標識、陸橋、トンネル等の各種の地物も含めることができる。
【0035】
また、地物情報Fは、その内容として各地物の位置情報と、それに関連付けられた地物属性情報とを有している。ここで、位置情報は、道路情報Raを構成するリンクk又はノードn等と関連付けられた各地物の代表点の地図上の位置(座標)、及び各地物の向きの情報を有している。本例では、代表点は、各地物の長さ方向及び幅方向の中央部付近に設定される。また、地物属性情報は、各地物を他の地物と識別するための識別情報(地物ID)、各地物の地物種別を表す種別情報、或いは、地物の形状、大きさ、色彩等の地物形態情報等を含んでいる。ここで、地物種別は、具体的には、「横断歩道」、「停止線」、「速度標示(30km/時)」等のような、基本的に同じ形態を有する地物の種別を表す情報である。また、地物情報Fは、近接する他の地物との関係を表す地物関係情報や、当該他の地物との間の地物間距離を表す地物間距離情報を有する構成としても好適である。ここで、地物関係情報は、自車両C(図4参照)が道路に沿って進行中に、一つの地物を画像認識することにより、前方に存在する他の地物を予測できるようにするための情報である。また、地物間距離情報は、そのような前方に存在する地物までの自車両Cからの距離を正確に予測するための情報である。
【0036】
3.地物学習データベース
地物学習データベースDB3は、後述する認識地物情報生成部42により生成された認識地物情報Aを記憶するデータベースである。この地物学習データベースDB3内には、画像認識部24による認識に成功した複数の対象地物のそれぞれについての認識地物情報Aが記憶される。この地物学習データベースDB3に記憶される認識地物情報Aの具体的な内容については、後で詳細に説明する。本実施形態においては、この地物学習データベースDB3が、認識地物記憶手段として機能する。
【0037】
4.進路変更学習データベース
進路変更学習データベースDB4は、後述する検出動作情報生成部48により生成された検出動作情報Bを記憶するデータベースである。この進路変更学習データベースDB4内には、進路変更検出部17により検出された複数の進路変更動作のそれぞれについての検出動作情報Bが記憶される。この進路変更学習データベースDB4に記憶される検出動作情報Bの具体的な内容については、後で詳細に説明する。本実施形態においては、この進路変更学習データベースDB4が、検出動作情報記憶手段として機能する。
【0038】
5.進路変更データベース
進路変更データベースDB5は、後述する進路変更学習情報生成部50により生成された進路変更学習情報Sを記憶するデータベースである。この進路変更データベースDB5内には、進路変更検出部17により検出された複数の進路変更動作のそれぞれについての進路変更学習情報Sが記憶される。この進路変更データベースDB5に記憶される進路変更学習情報Sの具体的な内容については、後で詳細に説明する。本実施形態においては、この進路変更データベースDB5が、進路変更学習情報記憶手段として機能する。
【0039】
6.画像情報取得部
画像情報取得部12は、撮像装置11により撮像した自車両の周辺の画像情報Gを取得する画像情報取得手段として機能する。ここで、撮像装置11は、撮像素子を備えた車載カメラ等であって、少なくとも自車両Cの周辺の道路の路面を撮像可能な位置に設けられている。このような撮像装置11としては、例えば、図4に示すような自車両Cの後方の路面を撮像するバックカメラを用いると好適である。画像情報取得部12は、撮像装置11により撮像した撮像情報をフレームメモリ(不図示)などを介して所定の時間間隔で取り込む。この際の画像情報Gの取り込みの時間間隔は、例えば、10〜50ms程度とすることができる。これにより、画像情報取得部12は、撮像装置11により撮像した複数フレームの画像情報Gを連続的に取得することができる。ここで取得された画像情報Gは、画像認識部24へ出力される。
【0040】
7.自車位置情報取得部
自車位置情報取得部16は、自車両Cの現在位置を示す自車位置情報Pを取得する自車位置情報取得手段として機能する。ここでは、自車位置情報取得部16は、GPS受信機13、方位センサ14、及び距離センサ15と接続されている。ここで、GPS受信機13は、GPS(Global Positioning System)衛星からのGPS信号を受信する装置である。このGPS信号は、通常1秒おきに受信され、自車位置情報取得部16へ出力される。自車位置情報取得部16では、GPS受信機13で受信されたGPS衛星からの信号を解析し、自車両Cの現在位置(座標)、進行方位、移動速度等の情報を取得することができる。方位センサ14は、自車両Cの進行方位又はその進行方位の変化を検出するセンサである。この方位センサ14は、例えば、ジャイロスコープや、地磁気センサ等により構成される。そして、方位センサ14は、その検出結果を自車位置情報取得部16へ出力する。距離センサ15は、自車両Cの車速や移動距離を検出するセンサである。この距離センサ15は、例えば、車両のドライブシャフトやホイール等が一定量回転する毎にパルス信号を出力する車速パルスセンサ、自車両Cの加速度を検知するヨー・Gセンサ及び検知された加速度を積分する回路等により構成される。そして、距離センサ15は、その検出結果としての車速及び移動距離の情報を自車位置情報取得部16へ出力する。また、本実施形態においては、方位センサ14及び距離センサ15は、その検出結果を、進路変更検出部17へも出力する。
【0041】
自車位置情報取得部16は、これらのGPS受信機13、方位センサ14及び距離センサ15からの出力に基づいて、公知の方法により自車位置を特定する演算を行う。また、自車位置情報取得部16は、後述する道路情報取得部23により地図データベースDB1から抽出された自車位置周辺の道路情報Raを取得し、それに基づいて公知のマップマッチングを行うことにより自車位置を道路情報Raに示される道路上に合わせる補正も行う。更に、本実施形態においては、自車位置情報取得部16により取得された自車位置情報Pは、更にその位置精度を高めるべく自車位置情報補正部51により補正される。このような本実施形態における最も特徴的な構成である自車位置情報補正部51の構成については、後で詳細に説明する。このようにして、自車位置情報取得部16は、座標(緯度及び経度)で表された自車両Cの現在位置の情報、及び自車両Cの進行方位の情報を含む自車位置情報Pを取得する。
【0042】
8.進路変更検出部
進路変更検出部17は、自車両Cの進路変更動作を検出する進路変更動作検出手段として機能する。図1に示すように、進路変更検出部17は、自車両Cの各部に設けられた各種センサからの信号の入力を受けて自車両Cの進路変更動作を検出する。進路変更検出部17に信号を出力する各種センサとしては、上述した方位センサ14及び距離センサ15のほか、例えば、ステアリングセンサ19や加速度センサ20等がある。ここで、ステアリングセンサ19は、自車両Cの運転者によるステアリング操作を検出するセンサであり、ハンドルの回転部に取り付けた光学的な回転センサや回転型の抵抗ボリューム、車輪部に取り付ける角度センサ等により構成される。また、加速度センサ20は、自車両Cの進行方向や横方向の加速度を検出するセンサである。
【0043】
本実施形態において、進路変更検出部17により検出される自車両Cの進路変更動作とは、交差点において自車両Cが進行中の道路を道なりに直進する場合以外の、右折や左折等の自車両Cの動作である。そして、進路変更検出部17は、方位センサ14及び距離センサ15により検出される自車両Cの走行軌跡、ステアリングセンサ19により検出されるステアリングの操作量及び操作時間、加速度センサ20により検出される自車両Cに作用する加速度等の情報等に基づいて、自車両Cの右折や左折等の進路変更動作を検出する。
【0044】
また、進路変更検出部17は、進路変更情報生成部18を備えている。この進路変更情報生成部18は、進路変更検出部17により自車両Cの進路変更動作が検出された場合に、例えば図7に示すように、当該進路変更動作の内容を表す進路変更情報Baを生成する進路変更情報生成手段として機能する。この進路変更情報Baは、後述するように検出動作情報B及び進路変更学習情報Sの一部を構成する。本実施形態においては、進路変更情報Baは、進路変更の態様を表す態様情報Bdと、当該進路変更動作が行われた交差点である進路変更交差点Nを特定するための交差点特定情報Beと、を有して構成される。
【0045】
ここで、態様情報Bdは、進路変更検出部17により検出された進路変更動作の種別を、他の進路変更動作に対して識別するための分類を表す情報である。したがって、態様情報Bdは、例えば、「左折」、「右折」、「転回(Uターン)」等の情報となる。なお、これらの態様情報Bdの分類は単なる一例であり、これらの分類の細分化のレベルは、任意に決定することができる。
【0046】
また、交差点特定情報Beは、自車両Cの進路変更動作が行われた進路変更交差点Nを特定するための情報である。本実施形態においては、進路変更動作の際に自車両Cが通行したリンクk(図7(a)参照)の経路の情報を、交差点特定情報Beとしている。具体的には、図7(b)に示すように、交差点特定情報Beは、進路変更交差点Nにおける進路変更動作の際に自車両Cが通行した複数のリンクkと、当該複数のリンクkを自車両Cが通行した順序とを特定するために、自車両Cが通行した順序にリンク識別情報(ここでは、リンクID)を配列してなるリンク配列情報としている。図7(b)の例では、交差点特定情報Beは、「ID=○○○○→ID=△△△△」となっている。したがって、この交差点特定情報Beによれば、図7(a)に示す、「ID=○○○○」及び「ID=△△△△」の2つのリンクkの接続点のノードn(ID=○×○×)に対応する交差点が進路変更交差点Nであることを、道路情報Raに基づいて特定することができる。
【0047】
ところで、交差点特定情報Beに関して、例えば、図8(a)に示すように、自車位置情報Pが誤差によって自車両Cの実際の位置より先に進んでいるように認識されていた場合、自車位置情報Pに示される自車位置が、進路変更交差点Nのノードn(ID=○×○×)を超えて直進方向のID=□□□□のリンクkに進行した後の状態で、実際の自車両Cによる左折の進路変更動作が行われる。よって、自車位置情報Pの位置飛びが発生して自車位置情報Pに示される自車位置が進路変更後のID=△△△△のリンクkに移動する。この場合には、進路変更動作の際に自車位置情報Pに示される自車位置が通行したリンクkのリンクIDの配列は、「ID=○○○○→ID=□□□□→ID=△△△△」となる。しかし、道路情報Raに基づいて、実際の自車両CはID=□□□□のリンクkを通行していないことは判断できるので、この場合の交差点特定情報Beは、「ID=○○○○→ID=△△△△」とする。一方、例えば、図8(b)に示すように、自車位置情報Pが誤差によって自車両Cの実際の位置より後に遅れているように認識されていた場合、自車位置情報Pに示される自車位置が、ID=○○○○のリンクkの進行中であって進路変更交差点Nのノードn(ID=○×○×)への到達前の状態で、実際の自車両Cによる左折の進路変更動作が行われる。よって、自車位置情報Pの位置飛びが発生して自車位置情報Pに示される自車位置が進路変更後のID=△△△△のリンクkに移動する。この場合には、進路変更動作の際に自車位置情報Pに示される自車位置が通行したリンクkのリンクIDの配列は、「ID=○○○○→ID=△△△△」となり、交差点特定情報Beは、「ID=○○○○→ID=△△△△」とする。
【0048】
9.道路情報取得部
道路情報取得部23は、自車位置情報取得部16で取得された自車位置情報Pに基づいて、自車両Cの周辺の道路情報Raを地図データベースDB1から抽出して取得する道路情報取得手段として機能する。すなわち、道路情報取得部23は、自車位置情報取得部16、進路変更挙動検出部17の進路変更情報生成部18、自車位置情報補正部51、及びナビゲーション用演算部27等において必要とする範囲の自車両Cの周辺の道路情報Raを地図データベースDB1から抽出し、当該各部へ出力する。
【0049】
10.画像認識部
画像認識部24は、画像情報取得部12で取得された画像情報Gに含まれる対象地物の画像認識処理を行う画像認識手段として機能する。本実施形態においては、画像認識部24は、道路の路面に設けられた道路標示を対象地物として画像認識処理を行う。具体的には、画像認識部24は、対象地物の画像認識に際しては、画像情報Gに対して二値化処理やエッジ検出処理等を行い、当該画像情報Gに含まれている対象地物(道路標示)の輪郭情報を抽出する。その後、画像認識部24は、抽出された地物の輪郭情報と、対象地物となり得る各種地物の形態の特徴量とのパターンマッチングを行うことにより、画像情報Gに含まれる対象地物の画像を抽出する。また、画像認識部24は、抽出された地物の輪郭情報と特徴量がマッチングする地物の地物種別を、画像情報Gに含まれる対象地物の地物種別として認識する。そして、画像認識部24は、パターンマッチングに成功した場合に対象地物の画像認識に成功したと判定する。一方、画像認識部24は、画像情報Gについて画像認識処理を行った結果、パターンマッチングに失敗した場合には、対象地物の画像認識に失敗したと判定する。
【0050】
また、本実施形態においては、画像認識部24は、地物属性情報生成部25を備えている。地物属性情報生成部25は、画像認識部24により認識された対象地物について、当該対象地物の属性を表す地物属性情報を生成する地物属性情報生成手段として機能する。この地物属性情報は、後述するように認識地物情報A及び学習地物情報Fbの一部を構成する。ここで、地物属性情報により表される対象地物の属性は、当該一つの対象地物を他の対象地物と識別できるものであればよい。したがって、例えば、地物属性情報は、当該対象地物の地物種別、当該対象地物の具体的形状や大きさ、当該対象地物が存在するリンクkのリンクID、当該対象地物が存在する概略の位置等の中から選択される一又は二以上の情報を有して構成される。このような地物属性情報を構成する情報は、画像認識部24による当該対象地物の画像認識結果や、当該対象地物が認識された画像情報Gの取得時の自車位置情報P等に基づいて生成される。
【0051】
11.ナビゲーション用演算部
ナビゲーション用演算部27は、自車位置表示、出発地から目的地までの経路探索、目的地までの経路案内、目的地検索等のナビゲーション機能を実行するためにアプリケーションプログラム28に従って動作する演算処理手段である。ここで、アプリケーションプログラム28は、自車位置情報P、地図情報M、進路変更学習情報S、及び地物情報F等を参照して、ナビゲーション用演算部27に各種のナビゲーション機能を実行させる。例えば、ナビゲーション用演算部27は、自車位置情報Pに基づいて地図データベースDB1から自車両C周辺の地図情報Mを取得して表示入力装置29の表示画面に地図の画像を表示するとともに、当該地図の画像上に、自車位置情報Pに基づいて自車位置マークを重ね合わせて表示する処理を行う。また、ナビゲーション用演算部27は、地図データベースDB1に記憶された地図情報Mに基づいて、所定の出発地から目的地までの経路探索を行う。更に、ナビゲーション用演算部27は、探索された出発地から目的地までの経路と自車位置情報Pとに基づいて、表示入力装置29及び音声出力装置30の一方又は双方を用いて、運転者に対する経路案内を行う。表示入力装置29は、液晶表示装置等の表示装置とタッチパネルや操作スイッチ等の入力装置が一体となったものである。音声出力装置30は、スピーカ等を有して構成されている。本実施形態においては、ナビゲーション用演算部27、表示入力装置29、及び音声出力装置30が、本発明における案内情報出力手段31として機能する。
【0052】
12.認識位置情報取得部
認識位置情報取得部41は、画像認識部24により画像認識に成功した対象地物について、当該対象地物の認識位置を表す認識位置情報を取得する認識位置情報取得手段として機能する。本実施形態においては、認識位置情報取得部41は、まず、画像認識部24による画像認識処理において、対象地物の画像認識に成功したか否かを監視する。そして、画像認識部24により、対象地物の画像認識に成功した場合には、認識位置情報取得部41は、当該画像認識結果と、自車位置情報取得部16により取得された自車位置情報Pとに基づいて当該対象地物の認識位置を導出する。ここでは、認識位置情報取得部41は、認識に成功した対象地物の画像を含む画像情報Gを取得した際の自車位置情報Pを、当該対象地物の認識位置情報として取得する。このように取得される対象地物の認識位置情報は、自車位置情報Pを基準として導出されるため、自車位置情報Pが有する誤差を反映した位置の情報となる。
【0053】
13.認識地物情報生成部
認識地物情報生成部42は、画像認識部24により画像認識に成功した対象地物について、地物属性情報生成部25により生成された当該対象地物の地物属性情報と、認識位置情報取得部41により取得された当該対象地物の認識位置情報とを含む認識地物情報Aを生成する認識地物情報生成手段として機能する。そして、認識地物情報生成部42は、生成した認識地物情報Aを地物学習データベースDB3に記憶する。以下、認識地物情報生成部42が行う処理の詳細について、図5及び図6を用いて説明する。図5は、対象地物の画像認識結果に基づく地物情報Fの学習処理の概要を説明するための説明図である。そして、図5(a)は、自車両Cが走行する実際の道路に設けられた道路標示(対象地物)の一例である。この例では、画像認識部24は、速度標示の「30」の文字を対象地物f1としての画像認識することになる。図5(b)は、地物学習データベースDB3に記憶された認識地物情報Aの一例である。図5(c)は、地物学習データベースDB3に記憶された学習結果が反映された地物データベースDB2の一例である。
【0054】
本実施形態においては、認識地物情報生成部42は、図5(b)に示すように、各対象地物について認識地物情報Aを、認識位置情報取得部41により取得された認識位置情報に基づいて、当該認識位置情報が示す当該対象地物の認識位置が属する所定の位置範囲についての学習値として生成する。そして、認識地物情報生成部42は、当該対象地物を認識する度に学習値を前記位置範囲毎に加算して記憶することとしている。本例では、所定の位置範囲は、道路を表すリンクkに沿った方向に一定距離毎に区分され設定された範囲であり、例えば、リンクkに沿った方向に0.5〔m〕毎に区分された範囲とする。また、学習値は、一つの対象地物の画像認識に成功する毎に、地物学習データベースDB3における当該対象地物の認識位置が属する位置範囲に加算される値であり、例えば、一つの対象地物の画像認識に成功する毎に1点とする。すなわち、本例では、認識地物情報Aは、対象地物の認識位置情報として、当該対象地物の認識位置が含まれる位置範囲を表す情報と、その学習値「1」の情報を有して構成される。
【0055】
図6は、図5(b)に示す地物学習データベースDB3に記憶された学習値の対象地物f1に関する部分の拡大図である。例えば、図5(a)の例において、対象地物f1の画像認識に成功した場合であって、認識位置情報取得部41により取得された対象地物f1の認識位置が、図6中に「a4」として示される位置範囲であった場合には、この図6中に破線で示すように、当該位置範囲a4の学習値に1が加算される。そして、自車両Cが同じ道路を複数回通行することにより、同じ対象地物f1が複数回画像認識されると、地物学習データベースDB3には、図5(b)及び図6に示すように、当該対象地物が認識される毎に生成された複数の認識地物情報Aとしての学習値が、当該対象地物の認識位置を表す位置範囲毎に積算されて蓄積される。そして、後述するように、学習値が所定の学習しきい値T1以上になると、学習地物情報生成部44により当該対象地物についての学習地物情報Fbが生成され、地物データベースDB2に記憶される。図5の例では、図5(c)に示すように、対象地物f1に対応する学習地物情報Fb1が、地物データベースDB2に記憶される。
【0056】
また、認識地物情報生成部42は、当該認識地物情報Aが示す対象地物を他の対象地物に対して識別可能な状態とするため、地物属性情報生成部25により生成された当該対象地物の地物属性情報を有している。すなわち、地物学習データベースDB3に記憶される認識地物情報Aは、当該対象地物の認識位置情報としての位置範囲を表す情報及びその学習値「1」の情報を有するとともに、当該対象地物の地物属性を表す地物属性情報が関連付けられて構成されている。上記のとおり、この地物属性情報は、例えば、地物属性情報は、当該対象地物の地物種別、当該対象地物の具体的形状や大きさ、当該対象地物が存在するリンクkのリンクID、当該対象地物が存在する概略の位置等の中から選択される一又は二以上の情報を有して構成される。
【0057】
14.推測位置判定部
推測位置判定部43は、地物学習データベースDB3に記憶された各対象地物についての複数の前記認識位置情報を統計的に処理して求めた推測位置情報を取得する推測位置情報取得手段として機能する。そのため、推測位置判定部43は、同じ対象地物が複数回画像認識されることにより地物学習データベースDB3に記憶された、同じ対象地物についての複数の認識地物情報Aに基づいて、図5に示すように、当該対象地物についての推測認識位置paを判定し、当該推測認識位置paを当該対象地物の道路上の位置に変換することにより当該対象地物の推測位置pgを判定する処理を行う。本実施形態においては、推測位置判定部43は、まず、同じ対象地物についての複数の認識地物情報Aの分布に基づいて、当該分布の代表値を当該対象地物についての推測認識位置paとして判定する。ここでは、分布の代表値として最頻値を用いる。すなわち、推測位置判定部43は、各対象地物についての認識地物情報Aとしての学習値が、最初に所定の学習しきい値T1以上となった位置範囲を代表する位置を、当該対象地物についての推測認識位置paと判定する。一例として、図5の例における対象地物f1の推測認識位置paを判定する場合の判定方法について説明する。図6に示すように、対象地物f1についての認識地物情報Aとしての学習値は、位置範囲a4において最初に学習しきい値T1以上となっている。したがって、推測位置判定部43は、位置範囲a4を代表する位置、例えば位置範囲a4の中央位置pa4を、対象地物f1の推測認識位置paと判定する。
【0058】
次に、推測位置判定部43は、上記のようにして判定された対象地物の推測認識位置paを、当該対象地物の道路上の位置に変換して当該対象地物の推測位置pgを判定する。このような変換は、撮像装置11の取付位置、取付角度、及び画角等から理論上求められる自車両Cと画像情報G中の対象地物との位置関係に基づいて行うことができる。そして、このようにして推測位置判定部43により求められた対象地物の推測位置pgを表す情報が、当該対象地物の推測位置情報として取得される。
【0059】
15.学習地物情報生成部
学習地物情報生成部44は、同じ対象地物が複数回画像認識されることにより地物学習データベースDB3に記憶された同じ対象地物についての複数の認識地物情報Aに基づいて、当該対象地物の学習結果を表す学習地物情報Fbを生成する学習地物情報生成手段として機能する。ここで、学習地物情報Fbは、複数の認識地物情報Aに示される同じ対象地物についての地物属性情報と、推測位置判定部43により当該対象地物についての複数の認識位置情報Aを統計的に処理して求めた、当該対象地物の推測位置pgを表す推測位置情報とを含んで構成される。すなわち、学習地物情報生成部44は、推測位置判定部43により取得された各対象地物の推測位置pgを表す推測位置情報と、当該対象地物についての認識地物情報Aに含まれる地物属性情報とを関連付けて学習地物情報Fbを生成する。またこの際、学習地物情報生成部44は、各学習地物情報Fbの地物属性情報として、各地物を他の地物と識別するための識別情報(地物ID)を付与する。これにより、学習地物情報Fbは、初期地物情報Faと同様に、位置情報及びそれに関連付けられた地物属性情報を備えた情報として生成される。そして、この学習地物情報生成部44で生成された学習地物情報Fbは、地物データベースDB2に記憶される。本実施形態においては、図5(c)に示すように、学習地物情報Fb1が、学習地物情報生成部44により生成され、地物データベースDB2に記憶されている。なお、この図に表されている黒い四角形「■」は、学習地物情報Fb1の位置情報が示す対象地物f1の推測位置pgを表している。
【0060】
16.関係情報生成部
関係情報生成部45は、進路変更検出部17により自車両Cの進路変更動作が検出された場合に、当該検出された自車両Cの進路変更動作と、当該進路変更動作の検出より前に画像認識部24により認識された対象地物との関係を表す関係情報Br(図7参照)を取得する関係情報取得手段として機能する。ここで、関係情報生成部45は、自車両Cの移動距離を検出する移動距離検出手段としての距離センサ15、及び自車両Cの現在位置を表す自車位置情報Pを取得する自車位置情報取得部16の少なくとも一方からの情報に基づいて関係情報Brを取得する。そのため、本実施形態においては、関係情報生成部45は、図1に示すように、距離情報生成部46及び地物特定情報生成部47を有して構成されている。そこで、以下に、これら距離情報生成部46及び地物特定情報生成部47が行う処理の詳細について説明する。
【0061】
なお、以下の説明においては、自車両Cの進路変更動作の具体例に関する検出動作情報B及び進路変更学習情報Sの内容を示す図7を適宜参照する。ここで、図7(a)は、自車両Cが実際に走行する道路の状況の具体例を示している。この図7(a)の例では、自車両Cは、速度標示の「30」の文字の対象地物f1の上を通過した後、距離100〔m〕進行してから交差点Nで左折している。したがって、本例では、画像認識部24が対象地物f1を画像認識した後に、距離100〔m〕進行した交差点Nにおいて進路変更検出部17が自車両Cの「左折」の進路変更動作を検出することになる。図7(b)は、当該進路変更動作についての検出動作情報Bの例を示し、図7(c)は、当該進路変更動作についての進路変更学習情報Sの例を示している。
【0062】
16−1.距離情報生成部
距離情報生成部46は、進路変更検出部17による自車両Cの進路変更動作の検出より前に画像認識部24により認識された対象地物について、当該対象地物の認識位置から自車両Cの進路変更が行われた位置までの距離を表す距離情報Bc(図7(b)参照)を取得する距離情報取得手段として機能する。すなわち、距離情報生成部46は、図7(a)の例に示すように、画像認識部24により対象地物f1が認識された後に、進路変更検出部17により自車両Cの進路変更動作が検出された場合に、当該対象地物の認識位置から当該進路変更動作の検出位置までの距離である地物−進路変更間距離Lを検出して距離情報Bcを生成する。そのため、本実施形態においては、距離情報生成部46は、距離センサ15により検出される自車両Cの移動距離の情報を用いて、地物−進路変更間距離Lを検出する。
【0063】
すなわち、距離情報生成部46は、画像認識部24により対象地物が認識された際の自車両Cの位置を始点とし、進路変更検出部17により自車両Cの進路変更動作が検出されるまでの自車両Cの移動距離を地物−進路変更間距離Lとして検出する。このように距離センサ15からの出力を用いることにより、自車位置情報Pとは無関係に地物−進路変更間距離Lを検出することができる。そして、距離情報生成部46は、このように検出した地物−進路変更間距離Lを表す情報を距離情報Bcとする。図7(a)に示す例では、実際の地物−進路変更間距離Lが100〔m〕である。したがって、当該地物−進路変更間距離Lの距離センサ15による検出結果として、図7(b)に示すように、距離センサ15の検出誤差が含まれた値が、距離情報生成部46により距離情報Bcとして生成される。
【0064】
16−2.地物特定情報生成部
地物特定情報生成部47は、画像認識部24により認識された対象地物を特定するための地物特定情報Bbを生成する地物特定情報生成手段として機能する。すなわち、地物特定情報生成部47は、図7(a)の例に示すように、画像認識部24により対象地物f1が認識された後に、進路変更検出部17により自車両Cの進路変更動作が検出された場合に、当該認識された対象地物f1を特定するための地物特定情報Bbを生成する。本実施形態においては、地物特定情報Bbは、地物学習データベースDB3に記憶された認識地物情報Aを特定するための識別情報(図7(b)の例では地物ID(ID=××××))としている。すなわち、地物特定情報生成部47は、画像認識部24により対象地物f1が認識された後、当該認識された対象地物f1についての認識地物情報Aが認識地物情報生成部42により生成され、地物学習データベースDB3に記憶される際に、当該認識地物情報Aを特定するための識別情報を取得する。そして、地物特定情報生成部47は、当該識別情報を地物特定情報Bbとして生成する。これにより、後述する検出動作情報B又は進路変更学習情報Sに含まれる地物特定情報Bbに基づいて、地物学習データベースDB3に記憶された認識地物情報Aを参照することにより、検出動作情報B又は進路変更学習情報Sに示される対象地物の地物属性や認識位置を特定することが可能となる。
【0065】
なお、地物学習データベースDB3に記憶された認識地物情報Aを特定するための識別情報は、各認識地物情報Aに付された地物IDに限られるものではなく、例えば、地物学習データベースDB3内の各認識地物情報Aの格納場所等のような他の情報とすることも可能である。
【0066】
そして、図7(b)に示すように、本実施形態においては、距離情報生成部46により生成された距離情報Bcと、地物特定情報生成部47により生成された地物特定情報Bbとにより、関係情報Brが構成される。
【0067】
17.検出動作情報生成部
検出動作情報生成部48は、進路変更動作が行われた進路変更交差点Nを特定可能な進路変更情報Baと、当該進路変更動作について距離情報生成部46により取得された距離情報Bcとを含む検出動作情報Bを生成する検出進路変更動作生成手段として機能する。本実施形態においては、検出動作情報Bは、更に地物特定情報Bbを含んでいる。上記のとおり、進路変更情報Baは、進路変更検出部17により自車両Cの進路変更動作が検出された際に進路変更情報生成部18により生成される。また、関係情報Brを構成する距離情報Bc及び地物特定情報Bbは、関係情報生成部45の距離情報生成部46及び地物特定情報生成部47により生成される。そこで、検出動作情報生成部48は、これらの進路変更情報Baと距離情報Bcを含む関係情報Brとを関連付けて検出動作情報Bを生成する。そして、検出動作情報生成部48は、生成した検出動作情報Bを進路変更学習データベースDB4に記憶する。
【0068】
ここで、ある一つの進路変更動作についての複数の検出動作情報Bでは、当該進路変更動作の進路変更の態様及び進路変更交差点N、並びに当該進路変更動作の検出前に画像認識される対象地物は同一となる。したがって、本実施形態においては、検出動作情報生成部48は、同じ進路変更動作についての複数の検出動作情報Bについて、進路変更情報Ba及び地物特定情報Bbを共通とした一まとめの情報として進路変更学習データベースDB4に記憶する。図7(b)は、図7(a)の例に示される一つの進路変更動作(交差点Nでの「左折」)についての複数の検出動作情報Bを一つにまとめて格納した例を示している。この例では、検出動作情報Bは、態様情報Bdが「左折」であって、交差点特定情報Beが「ID=○○○○→ID=△△△△」である進路変更動作を内容とする一つの進路変更情報Baと、「ID=××××」の識別情報を内容とする地物特定情報Bbとに関連付けられた複数の距離情報Bcにより構成されている。そして、これら複数の距離情報Bcは、距離センサ15による検出誤差を含むため、実際の地物−進路変更間距離Lである100〔m〕に近い値ではあるが、それぞれ若干異なる値となっている。
【0069】
18.平均距離判定部
平均距離判定部49は、同じ進路変更動作についての複数の検出動作情報Bに示される同じ進路変更動作についての複数の距離情報Bcの平均値を判定し、平均距離情報Scを生成する。本実施形態においては、平均距離判定部49は、ある一つの進路変更動作について進路変更情報Ba及び地物特定情報Bbを共通として一つにまとめて記憶された検出動作情報Bの複数の距離情報Bcについて平均値を判定する。そして、判定された同じ進路変更動作についての複数の距離情報Bcの平均値を、平均距離情報Scとして生成する。図7(c)に示される進路変更学習情報Sの例では、平均距離情報Scは、図7(b)の例に示される一つの進路変更動作(「左折」)についての検出動作情報Bの複数の距離情報Bcの全ての値の平均値(「100.1〔m〕」)となっている。そして、このように平均距離判定部49により生成される平均距離情報Scと、同じ進路変更動作についての複数の検出動作情報Bに共通する地物特定情報Bbとにより、本発明における統計的関係情報Srが構成される。よって、本実施形態においては、平均距離判定部49は、複数の検出動作情報Bに示される同じ進路変更動作についての複数の関係情報Brを統計的に処理して求めた統計的関係情報Srを生成する統計的関係情報生成手段として機能する。
【0070】
19.進路変更学習情報生成部
進路変更学習情報生成部50は、進路変更学習データベースDB4に記憶された検出動作情報Bに基づいて、対象地物と関係付けられた自車両Cの過去の進路変更動作の学習結果を表す進路変更学習情報Sを生成する進路変更学習情報生成手段として機能する。本実施形態においては、進路変更学習情報生成部50は、基本的に、同じ進路変更動作が複数回検出されることにより進路変更学習データベースDB4に記憶された、同じ進路変更動作についての複数の検出動作情報Bに基づいて進路変更学習情報Sを生成する。そして、進路変更学習情報Sは、自車両Cの進路変更動作が行われた進路変更交差点Nを特定可能な進路変更情報Baと、当該進路変更動作より前に画像認識された対象地物について当該対象地物の認識位置から自車両Cの進路変更動作が行われた位置までの距離情報としての平均距離情報Scを含む統計的関係情報Srと、を有して構成される。したがって、この進路変更学習情報Sは、ある一つの進路変更動作についての複数の検出動作情報Bについて共通の進路変更情報Ba及び地物特定情報Bbと、当該進路変更動作についての複数の検出動作情報Bに示される同じ進路変更動作についての複数の距離情報Bcの平均値である平均距離情報Scとを関連付けた情報として構成される。図7(c)に示される例では、進路変更学習情報Sは、態様情報Bdが「左折」であって、交差点特定情報Beが「ID=○○○○→ID=△△△△」である進路変更動作を内容とする一つの進路変更情報Baと、「ID=××××」の識別情報を内容とする地物特定情報Bbと、これらに関連付けられた「100.1〔m〕」を内容とする平均距離情報Scとにより構成されている。そして、進路変更学習情報生成部50は、生成した進路変更学習情報Sを進路変更データベースDB5に記憶する。
【0071】
なお、進路変更学習情報生成部50は、ある一つの進路変更動作について進路変更学習データベースDB4に一つの検出動作情報Bしかない場合には、当該一つの検出動作情報Bに基づいて進路変更学習情報Sを生成する。この場合、進路変更学習情報Sの統計的関係情報Srに含まれる平均距離情報Scが、検出動作情報Bの距離情報Bcと同じになるため、進路変更学習情報Sの内容は、実質的に検出動作情報Bと同じとなる。以下では、複数の検出動作情報Bに基づいて進路変更学習情報Sを生成する場合を例として説明する。
【0072】
20.自車位置情報補正部
このナビゲーション装置1に含まれる自車位置認識装置2は、以上のようにして生成された進路変更学習情報Sを用いて、自車位置情報補正部51により、自車位置情報取得部16で取得された自車位置情報Pの補正を行う。すなわち、自車位置情報補正部51は、画像認識部24により対象地物が認識された場合に、進路変更データベースDB5に記憶された当該対象地物についての進路変更学習情報Sに基づいて、自車位置情報Pを補正する自車位置補正手段として機能する。そのため、本実施形態においては、自車位置情報補正部51は、画像認識部24により認識された対象地物についての進路変更学習情報Sを進路変更データベースDB5から抽出する学習情報抽出部52と、抽出された進路変更学習情報Sと道路情報Raとに基づいて自車位置情報Pを補正する処理を行う第一補正処理部53とを有している。また、本実施形態においては、自車位置情報補正部51は、画像認識部24により認識された対象地物についての進路変更学習情報Sが存在しない場合等に、対象地物の画像認識結果に基づいて自車位置情報Pを補正する処理を行う第二補正処理部54も有している。以下では、自車位置情報補正部51のこれらの各部の構成についてそれぞれ説明する。
【0073】
20−1.学習情報抽出部
学習情報抽出部52は、画像認識部24により対象地物が画像認識された際に、当該認識された対象地物についての進路変更学習情報Sを進路変更データベースDB5から抽出して取得する進路変更学習情報抽出手段として機能する。そのため、学習情報抽出部52は、自車両Cの走行中、画像認識部24により対象地物の画像認識に成功するか否かを監視する。そして、対象地物の画像認識に成功した場合には、進路変更データベースDB5を検索し、当該対象地物についての進路変更学習情報Sを抽出する。進路変更データベースDB5内における、当該対象地物についての進路変更学習情報Sの検索は、各進路変更学習情報Sに含まれる地物特定情報Bbに基づいて行われる。すなわち、画像認識部24において対象地物の画像認識に成功した場合には、地物属性情報生成部25において地物属性情報が生成される。そこで、学習情報抽出部52は、当該生成された地物属性情報に基づいて、地物属性が一致する地物情報Fを地物データベースDB2から抽出する。そして、学習情報抽出部52は、当該地物情報Fの識別情報(地物ID)と一致する識別情報の地物特定情報Bbを有する進路変更学習情報Sを、進路変更データベースDB5内で検索して抽出する。この学習情報抽出部52により抽出された進路変更学習情報Sが、第一補正処理部53において自車位置情報Pの補正に用いられる。
【0074】
20−2.第一補正処理部
第一補正処理部53は、学習情報抽出部52により抽出された進路変更学習情報Sと道路情報Raとに基づいて自車位置情報Pを補正する処理を行う補正処理手段として機能する。すなわち、第一補正処理部53は、画像認識部24により認識された対象地物についての進路変更学習情報Sに含まれる進路変情報Ba及び平均距離情報Scに基づいて、当該対象地物が認識された際の自車位置情報Pに基づく当該対象地物の認識位置から平均距離情報Scに示される距離だけ進行した位置が、進路変更情報Baにより特定される進路変更交差点Nの道路情報Ra中の位置と一致するように自車位置情報Pを補正する。このような第一補正処理部53による自車位置情報Pの補正処理の具体例について、図8及び図9を用いて以下に説明する。なお、図8は、第一補正処理部53による自車位置情報Pの補正を行わない場合の自車両C及び自車位置情報Pの軌跡を示し、図9は、第一補正処理部53による自車位置情報Pの補正を行った場合の自車両C及び自車位置情報Pの軌跡を示している。
【0075】
図8に示すように、第一補正処理部53による自車位置情報Pの補正を行わない場合には、自車位置情報Pの進行方向の誤差によって、リンクkの途中で自車位置情報Pの進行方位を変更しようとすることによる異なるリンクkへの位置飛びが発生する場合がある。例えば、図8(a)に示すように、自車位置情報Pが誤差によって自車両Cの実際の位置より先に進んでいるように認識されていた状態で自車両Cの進路変更動作が行われた場合、自車位置情報Pに示される自車位置が、交差点Nのノードn(ID=○×○×)を超えて直進方向のID=□□□□のリンクkに進行した後の状態で、実際の自車両Cによる左折の進路変更動作が行われる。よって、ID=□□□□のリンクkの途中で自車位置情報Pの位置飛びが発生して自車位置情報Pに示される自車位置が進路変更後のID=△△△△のリンクkに移動する。一方、自車両Cの進路変更動作が行われなかった場合には、図8(a)において二点鎖線で示すように、自車位置情報P´が誤差によって自車両C´の実際の位置より先に進んでいるように認識されている状態が補正されることもなく、自車位置情報Pが誤差を含んだまま更に走行することになる。
【0076】
また、例えば、図8(b)に示すように、自車位置情報Pが誤差によって自車両Cの実際の位置より後に遅れているように認識されていた状態で自車両Cの進路変更動作が行われた場合、自車位置情報Pに示される自車位置が、ID=○○○○のリンクkの進行中であって交差点Nのノードn(ID=○×○×)への到達前の状態で、実際の自車両Cによる左折の進路変更動作が行われる。よって、ID=○○○○のリンクkの途中で自車位置情報Pの位置飛びが発生して自車位置情報Pに示される自車位置が進路変更後のID=△△△△のリンクkに移動する。一方、自車両Cの進路変更動作が行われなかった場合には、図8(b)において二点鎖線で示すように、自車位置情報P´が誤差によって自車両C´の実際の位置より後に遅れているように認識されている状態が補正されることもなく、自車位置情報Pが誤差を含んだまま更に走行することになる。
【0077】
以上の図8の例に示すような自車位置情報Pの位置飛びを抑制し、交差点Nにおける進路変更動作を行わなかった場合にも自車位置情報Pの補正を行うことを可能とするため、第一補正処理部53は、以下のような自車位置情報Pの補正を行う。ここでは、第一補正処理部53による自車位置情報Pの補正処理を、図9(a)に示すように、自車位置情報Pが誤差によって自車両Cの実際の位置より先に進んでいるように認識されていた場合と、図9(b)に示すように、自車位置情報Pが自車両Cの実際の位置より後に遅れているように認識されていた場合とに分けて、それぞれ説明する。なお、いずれの場合の補正も、対象地物が認識された際の自車位置情報Pに基づく当該対象地物の認識位置から平均距離情報Scに示される距離だけ進行した位置が、進路変更情報Baにより特定される進路変更交差点Nの道路情報Ra中の位置と一致するように自車位置情報Pを補正するものである。
【0078】
図9(a)に示すように、自車位置情報Pが誤差によって自車両Cの実際の位置より先に進んでいるように認識されていた場合には、自車両Cが進路変更交差点Nに到達する前、換言すれば、自車両Cが対象地物f1を画像認識してから進路変更交差点Nに到達するまでの距離を実際に移動する前に、自車位置情報Pに示される自車位置が進路変更交差点Nの道路情報Ra中の位置であるノードn(ID=○×○×)の位置に到達することになる。ここで、自車両Cが対象地物f1を画像認識してから進路変更交差点Nに到達するまでの距離は、同じ進路変更交差点Nにおける過去の自車両Cの進路変更動作に関わる、当該対象地物f1の認識位置から自車両Cの進路変更が行われた位置までの距離である地物−進路変更間距離Lに等しい。そして、上記のとおり、進路変更学習情報Sに含まれる平均距離情報Scは、実際の地物−進路変更間距離Lをほぼ正確に表している。そこで、この場合には、第一補正処理部53は、自車位置情報Pに示される自車位置が進路変更情報Baにより特定される進路変更交差点N上に到達した後、自車両Cが対象地物f1の認識位置から平均距離情報Scに示される距離を実際に進行するまでの間、自車位置情報Pに示される自車位置を進路変更交差点N上に停止させる。この際、自車両Cの実際の移動距離の情報は、距離センサ15により取得することができる。これにより、自車位置情報Pに示される自車位置に実際の自車両Cの位置が追いついて一致するので、自車位置情報Pを補正することができる。その結果、自車位置情報取得部16は、このような補正後の高精度な自車位置情報Pを取得する。
【0079】
図9(a)に示す例では、自車位置情報Pが誤差によって自車両Cの実際の位置より40〔m〕先に進んでいるように認識されており、自車両Cが対象地物f1を画像認識してから進路変更交差点Nに到達するまでの距離が100〔m〕であるのに対して、自車位置情報Pに基づく当該対象地物f1の認識位置から進路変更交差点Nの道路情報Ra中の位置であるノードn(ID=○×○×)の位置までの距離が60〔m〕となっている。そこで、第一補正処理部53は、自車位置情報Pに示される自車位置が、60〔m〕進行して進路変更交差点Nに対応する道路情報Ra中のノードn(ID=○×○×)上に到達した後、自車位置情報Pに示される自車位置を当該ノードn(ID=○×○×)上に停止させる。この際の自車位置情報Pに示される自車位置の停止期間は、自車両Cが対象地物f1の認識位置から平均距離情報Scに示される距離100.1〔m〕(図7(c)参照)を実際に進行するまでの間の期間とする。これにより、自車位置情報Pに示される自車位置に実際の自車両Cの位置を追いつかせて両者の位置を一致させ、自車位置情報Pの補正が完了する。そして、このような自車位置情報Pの補正後は、自車位置情報Pの取得を通常どおり行う。それにより、補正後の自車位置情報Pに示される自車位置は、自車両Cの実際の位置の移動に従って移動することになる。なお、この第一補正処理部53による自車位置情報Pの補正は、進路変更交差点Nにおいて自車両Cが進路変更したか直進したかに関わらずに行うことができる。したがって、図9(a)において二点鎖線の自車両C´及び自車位置情報P´で示すように、自車両Cの進路変更動作が行われなかった場合にも、進路変更が行われた場合と同様に、自車位置情報Pが補正される。
【0080】
また、図9(b)に示すように、自車位置情報Pが誤差によって自車両Cの実際の位置より後に遅れているように認識されていた場合には、自車位置情報Pに示される自車位置が進路変更交差点Nの道路情報Ra中の位置であるノードn(ID=○×○×)の位置に到達する前に、自車両Cが進路変更交差点Nに到達する、換言すれば、自車両Cが対象地物f1を画像認識してから進路変更交差点Nに到達するまでの距離を実際に移動することになる。上記のとおり、自車両Cが対象地物f1を画像認識してから進路変更交差点Nに到達するまでの距離は、同じ進路変更交差点Nにおける過去の自車両Cの進路変更動作に関わる地物−進路変更間距離Lに等しく、進路変更学習情報Sに含まれる平均距離情報Scは、実際の地物−進路変更間距離Lをほぼ正確に表している。そこで、この場合には、第一補正処理部53は、自車両Cが対象地物f1の認識位置から平均距離情報Scに示される距離を実際に進行した際に、自車位置情報Pに示される自車位置を進路変更情報Baにより特定される進路変更交差点N上に瞬間的に移動(ジャンプ)させる。この際、自車両Cの実際の移動距離の情報は、距離センサ15により取得することができる。これにより、実際の自車両Cの位置に自車位置情報Pに示される自車位置が追いついて一致するので、自車位置情報Pを補正することができる。その結果、自車位置情報取得部16は、このような補正後の高精度な自車位置情報Pを取得する。
【0081】
図9(b)に示す例では、自車位置情報Pが誤差によって自車両Cの実際の位置より40〔m〕後に遅れているように認識されており、自車両Cが対象地物f1を画像認識してから進路変更交差点Nに到達するまでの距離が100〔m〕であるのに対して、自車位置情報Pに基づく当該対象地物f1の認識位置から進路変更交差点Nの道路情報Ra中の位置であるノードn(ID=○×○×)の位置までの距離が140〔m〕となっている。そこで、第一補正処理部53は、自車両Cが対象地物f1の認識位置から平均距離情報Scに示される距離100.1〔m〕(図7(c)参照)を実際に進行した際に、自車位置情報Pに示される自車位置を進路変更交差点Nに対応する道路情報Ra中のノードn(ID=○×○×)上に移動させる。これにより、自車位置情報Pに示される自車位置を実際の自車両Cの位置に追いつかせて両者の位置を一致させ、自車位置情報Pの補正が完了する。そして、このような自車位置情報Pの補正後は、自車位置情報Pの取得を通常どおり行う。それにより、補正後の自車位置情報Pに示される自車位置は、自車両Cの実際の位置の移動に従って移動することになる。なお、この第一補正処理部53による自車位置情報Pの補正は、進路変更交差点Nにおいて自車両Cが進路変更したか直進したかに関わらずに行うことができる。したがって、図9(b)において二点鎖線の自車両C´及び自車位置情報P´で示すように、自車両Cの進路変更動作が行われなかった場合にも、進路変更が行われた場合と同様に、自車位置情報Pが補正される。
【0082】
20−3.第二補正処理部
第二補正処理部54は、画像認識部24により認識された対象地物についての進路変更学習情報Sが存在しない場合等に、対象地物の画像認識結果に基づいて自車位置情報Pを補正する処理を行う補正処理手段として機能する。すなわち、第二補正処理部54は、画像認識部24による対象地物の画像認識処理の結果と、当該対象地物についての地物データベースDB2に記憶された地物情報Fとに基づいて自車位置情報Pを補正する。具体的には、第二補正処理部54は、まず、画像認識部24による画像認識処理の結果と、撮像装置11の取付位置、取付角度、及び画角等とに基づいて、対象地物の画像を含む画像情報Gの取得時における自車両Cと対象地物との位置関係を演算する。次に、第二補正処理部54は、画像認識部24により認識された対象地物についての地物情報Fを地物データベースDB2から抽出する。そして、第二補正処理部54は、この自車両Cと対象地物との位置関係の演算結果と、当該対象地物についての地物情報Fに含まれる当該対象地物の位置情報とに基づいて、自車両Cの進行方向における対象地物の位置情報(地物情報F)を基準とする高精度な自車両Cの位置情報を演算して取得する。そして、第二補正処理部54は、このようにして取得した高精度な自車両Cの位置情報に基づいて、自車位置情報取得部16で取得した自車位置情報Pを補正する。その結果、自車位置情報取得部16は、このような補正後の高精度な自車位置情報Pを取得する。
【0083】
21.進路変更動作の学習処理
次に、本実施形態に係るナビゲーション装置1に含まれる自車位置認識装置2において実行される自車両Cの進路変更動作の学習処理の手順(進路変更動作の学習プログラム)について説明する。図10は、本実施形態に係る進路変更動作学習処理の全体の手順を示すフローチャートである。また、図11は、本実施形態において、図10に示す進路変更動作の学習処理の一部として含まれる地物学習処理の手順を示すフローチャートである。以下に説明する処理の手順は、上記の各機能部を構成するハードウェア又はソフトウェア(プログラム)或いはその両方により実行される。上記の各機能部がプログラムにより構成される場合には、ナビゲーション装置1が有する演算処理装置が、上記の各機能部を構成する進路変更動作の学習プログラムを実行するコンピュータとして動作する。以下では、まず、進路変更動作の学習処理の全体の手順について説明する。
【0084】
21−1.進路変更動作の学習処理の全体の手順
図10に示すように、自車位置認識装置2では、まず、自車位置情報取得部16により自車位置情報Pを取得する(ステップ#01)。次に、画像情報取得部12により、撮像装置11により撮像した自車両Cの周辺の画像情報Gを取得する(ステップ#02)。その後、画像認識部24により、画像情報Gに含まれる対象地物の画像認識処理を行う(ステップ#03)。このステップ#03により対象地物が認識されなかった場合には(ステップ#04:No)、処理はステップ#01へ戻り、再び自車位置情報P及び画像情報Gの取得を行う。そして、ステップ#03により画像情報Gに含まれる対象地物を認識した場合には(ステップ#04:Yes)、地物学習処理を実行する(ステップ#05)。この地物学習処理の手順については、後に図11に示すフローチャートに基づいて詳細に説明する。
【0085】
また、ステップ#05の地物学習処理と並行して、関係情報生成部45の距離情報生成部46により、地物−進路変更間距離Lの測定を開始する(ステップ#06)。ここで、地物−進路変更間距離Lは、上記のとおり、ステップ#03により認識された対象地物の認識位置から、後述するステップ#07により検出される自車両Cの進路変更動作の検出位置までの距離である。このステップ#06では、ステップ#03により対象地物が認識された際の自車両Cの位置を始点として距離の測定を開始する。次に、進路変更検出部17により、自車両Cの進路変更動作の検出処理を実行する(ステップ#07)。このステップ#07の進路変更動作検出処理では、進路変更検出部17は自車両Cの進路変更動作を検出可能な状態で待機する。そして、自車両Cの進路変更動作を検出するまでに(ステップ#08:No)、測定中の地物−進路変更間距離Lが所定の中止しきい値以上となった場合には(ステップ#16:Yes)、地物−進路変更間距離Lの測定を中止し(ステップ#17)、処理を終了する。一方、測定中の地物−進路変更間距離Lが所定の中止しきい値未満の状態で(ステップ#16:No)、自車両Cの進路変更動作を検出した場合には(ステップ#08:Yes)、距離情報生成部46による地物−進路変更間距離Lの測定を終了する(ステップ#09)。その後、測定された地物−進路変更間距離Lを表す距離情報Bcと、地物特定情報生成部47により生成される地物特定情報Bbとにより構成される関係情報Brを取得する(ステップ#10)。
【0086】
次に、検出動作情報生成部48により、ステップ#07で検出された進路変更動作が行われた進路変更交差点Nを特定可能な進路変更情報Baと、当該進路変更動作についてステップ#10で取得された関係情報Br(距離情報Bcを含む)とを含む検出動作情報Bを生成する(ステップ#11)。そして、生成した検出動作情報Bを進路変更学習データベースDB4に記憶する(ステップ#12)。次に、以上の処理によって進路変更学習データベースDB4に記憶された同じ進路変更動作についての複数の検出動作情報Bに基づいて、平均距離判定部49により、平均距離情報Scを生成する(ステップ#13)。ここで、平均距離情報Scは、上記のとおり、同じ進路変更動作についての複数の検出動作情報Bに示される同じ進路変更動作についての複数の距離情報Bcの平均値の情報とされる。その後、同じ進路変更動作が複数回検出されることにより進路変更学習データベースDB4に記憶された同じ進路変更動作についての複数の検出動作情報Bに基づいて、進路変更学習情報生成部50により、対象地物と関係付けられた自車両Cの過去の進路変更動作の学習結果を表す進路変更学習情報Sを生成する(ステップ#14)。そして、生成した進路変更学習情報Sを進路変更データベースDB5に記憶する(ステップ#15)。以上で、自車位置認識装置2における進路変更動作の学習処理の全体の手順を終了する。
【0087】
21−2.地物学習処理の手順
次に、本実施形態に係る進路変更動作の学習処理の一部として含まれる地物学習処理の手順について説明する。図10のステップ#05の地物学習処理では、図11に示すように、まず、認識位置情報取得部41により、図10のステップ#03で認識した対象地物の認識位置情報を自車位置情報Pに基づいて取得する(ステップ#21)。次に、認識地物情報生成部42により、学習値の情報を有する認識地物情報Aを生成する(ステップ#22)。すなわち、上記のとおり、認識地物情報Aは、対象地物の認識時に地物属性情報生成部25により生成された当該対象地物の地物属性情報と、ステップ#21で取得された当該対象地物の認識位置情報に基づく位置範囲毎の学習値の情報とが関連付けられて構成される。そして、例えば図5(b)に示すように、このような学習値の情報を有する認識地物情報Aを地物学習データベースDB3に記憶する(ステップ#23)。ここで、地物学習データベースDB3に記憶された当該対象地物についての認識地物情報Aの学習値が、所定の学習しきい値T1未満である場合には(ステップ#24:No)、処理はそのまま終了する。
【0088】
一方、地物学習データベースDB3に記憶された当該対象地物についての認識地物情報Aの学習値が、所定の学習しきい値T1以上である場合には(ステップ#24:Yes)、推測位置判定部43により、当該対象地物の推測位置pgを判定する(ステップ#25)。その後、学習地物情報生成部44により、当該対象地物についての、ステップ#25で判定された推測位置pgと当該対象地物についての認識地物情報Aに含まれる地物属性情報とを関連付けた学習地物情報Fbを生成する(ステップ#26)。そして、生成した学習地物情報Fbを地物データベースDB2に記憶する(ステップ#27)。以上で、地物学習処理の手順を終了する。
【0089】
22.自車位置認識処理
次に、本実施形態に係るナビゲーション装置1に含まれる自車位置認識装置2において実行される自車位置認識処理の手順(自車位置認識プログラム)について説明する。図12は、本実施形態に係る自車位置認識処理の全体の手順を示すフローチャートである。また、図13は、本実施形態において、図12のステップ#37の自車位置情報補正処理の手順を示すフローチャートである。以下に説明する処理の手順は、上記の各機能部を構成するハードウェア又はソフトウェア(プログラム)或いはその両方により実行される。上記の各機能部がプログラムにより構成される場合には、ナビゲーション装置1が有する演算処理装置が、上記の各機能部を構成する自車位置認識プログラムを実行するコンピュータとして動作する。以下では、まず、自車位置認識処理の全体の手順について説明する。
【0090】
22−1.自車位置認識処理の全体の手順
図12に示すように、自車位置認識装置2における自車位置認識処理では、まず、自車位置情報取得部16により自車位置情報Pを取得する(ステップ#31)。次に、道路情報取得部23により、ステップ#31で取得された自車位置情報Pに基づいて、自車両Cの周辺の道路情報Raを地図データベースDB1から抽出して取得する(ステップ#32)。その後、画像情報取得部12により、撮像装置11により撮像した自車両Cの周辺の画像情報Gを取得する(ステップ#33)。そして、画像認識部24により、画像情報Gに含まれる対象地物の画像認識処理を行う(ステップ#34)。このステップ#34により対象地物が認識されなかった場合には(ステップ#35:No)、処理はステップ#31へ戻り、再び自車位置情報P及び画像情報G等の取得を行う。そして、ステップ#34により画像情報Gに含まれる対象地物を認識した場合には(ステップ#35:Yes)、自車位置情報補正部51の学習情報抽出部52により、当該認識された対象地物についての進路変更学習情報Sを進路変更データベースDB5から抽出して取得する(ステップ#36)。そして、ステップ#36で取得した進路変更学習情報Sに基づいて、自車位置情報補正部51の第一補正処理部53により、自車位置情報Pを補正する処理を行う(ステップ#37)。この第一補正処理部53による自車位置情報Pの補正処理の手順については、後に図13に示すフローチャートに基づいて詳細に説明する。以上で、自車位置認識装置2における自車位置認識処理の手順を終了する。
【0091】
22−2.自車位置情報補正処理の手順
次に、自車位置情報補正部51による、自車位置情報補正処理の手順について説明する。図12のステップ#37の自車位置情報補正処理では、図13に示すように、まず、ステップ#36で取得した進路変更学習情報Sに含まれる進路変情報Ba及び平均距離情報Sc(図7(c)参照)を取得する(ステップ#41)。次に、進路変情報Baにより特定される進路変更交差点Nの道路情報Ra中の位置の情報を取得する(ステップ#42)。図9の例においては、ステップ#32で取得された道路情報Ra中における進路変更交差点Nに対応するノードn(ID=○×○×)の位置の情報が、進路変情報Baに含まれる交差点特定情報Beと道路情報Raとに基づいて取得される。その後、自車位置情報Pに示される自車位置が進路変更交差点N上に到達したか否かの判断(ステップ#43)、及び、対象地物の認識位置からの自車両Cの移動距離が平均距離情報Scに示される距離に到達したか否かの判断(ステップ#44)を行う。ここで、ステップ#43の判断は、自車位置情報Pに示される自車位置が、ステップ#42で取得された進路変更交差点Nに対応するノードn(ID=○×○×)の道路情報Ra中での位置に一致したか否かに基づいて行う。また、ステップ#44の判断は、ステップ#35で対象地物の画像認識に成功した際の当該対象地物の認識位置を始点として距離センサ15により検出される自車両Cの移動距離が、ステップ#42で取得された平均距離情報Scに示される距離以上となったか否かに基づいて行う。
【0092】
そして、対象地物の認識位置からの自車両Cの移動距離が平均距離情報Scに示される距離に到達する前に(ステップ#44:No)、自車位置情報Pに示される自車位置が進路変更交差点N上に到達した場合には(ステップ#43:Yes)、自車位置情報Pが誤差によって自車両Cの実際の位置より先に進んでいるように認識されていたということになる。したがって、この場合には、第一補正処理部53により、自車位置情報Pに示される自車位置を進路変更交差点N上に停止させる(ステップ#45)。具体的には、図9(a)に示すように、自車位置情報Pに示される自車位置を、進路変更交差点Nに対応する道路情報Ra中のノードn(ID=○×○×)上に停止させる。次に再び、対象地物の認識位置からの自車両Cの移動距離が平均距離情報Scに示される距離に到達したか否かの判断(ステップ#46)を行う。そして、対象地物の認識位置からの自車両Cの移動距離が平均距離情報Scに示される距離に到達するまでは(ステップ#44:No)、自車位置情報Pに示される自車位置を進路変更交差点N上に停止させた状態を継続する(ステップ#45)。その後、対象地物の認識位置からの自車両Cの移動距離が平均距離情報Scに示される距離に到達した際には(ステップ#44:Yes)、自車位置情報Pの取得を通常どおり行う通常動作状態に戻す(ステップ#47)。
【0093】
一方、自車位置情報Pに示される自車位置が進路変更交差点N上に到達する前に(ステップ#43:No)、対象地物の認識位置からの自車両Cの移動距離が平均距離情報Scに示される距離に到達した場合には(ステップ#44:Yes)、自車位置情報Pが誤差によって自車両Cの実際の位置より後に遅れているように認識されていたということになる。したがって、この場合には、第一補正処理部53により、自車位置情報Pに示される自車位置を進路変更情報Baにより特定される進路変更交差点N上に瞬間的に移動させる(ステップ#48)。その後、自車位置情報Pの取得を通常どおり行う通常動作状態に戻す(ステップ#47)。以上で、自車位置情報補正処理の手順を終了する。
【0094】
23.その他の実施形態
【0095】
(1)上記の実施形態においては、進路変更情報Baを構成する交差点特定情報Beが、進路変更動作の際に自車両Cが通行したリンクの経路の情報である場合の例について説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されるものではない。したがって、例えば、進路変更情報Baを構成する交差点特定情報Beを、自車両Cの進路変更動作が行われた交差点に対応するノードnの情報とすることも、本発明の好適な実施形態の一つである。この場合、交差点特定情報Beは、例えば、自車両Cが進路変更動作を行った交差点に対応するノードnを特定するためのノード識別情報(ノードID等)とすることができる。
【0096】
(2)上記の実施形態においては、自車位置情報補正部51による自車位置情報Pの補正に際して、進路変更交差点Nにおいて自車両Cの実際の位置に自車位置情報Pが一致するように、自車位置情報Pに示される自車位置を進路変更交差点N上に停止させ、又は自車位置情報Pに示される自車位置を進路変更交差点N上に瞬間的に移動させる場合の例について説明した。しかし、自車位置情報補正部51の第一補正処理部53による自車位置情報Pの補正処理の具体的態様はこれに限定されるものではない。したがって、例えば、画像認識部24により対象地物を認識した後、当該対象地物の認識位置から進路変更交差点Nまでの間において、自車位置情報Pに示される自車位置が自車両Cの実際の位置に次第に近づくように自車位置情報Pの進路変更交差点Nへ向かう移動速度を調節し、進路変更交差点Nで自車位置情報Pに示される自車位置が自車両Cの実際の位置と一致するように自車位置情報Pを補正することも本発明の好適な実施形態の一つである。この場合、具体的には、図9(a)及び(b)を参照して、自車位置情報Pに基づく対象地物f1の認識位置から進路変更交差点Nの道路情報Ra中の位置であるノードnまでの距離を、自車位置情報Pに示される自車位置が移動する時間と、自車両Cが進路変更学習情報Sに含まれる平均距離情報Scを進行する時間とが一致するように、自車位置情報Pに示される自車位置の進路変更交差点Nへ向かう移動速度を調節すると好適である。この際、自車位置情報Pが誤差によって自車両Cの実際の位置より先に進んでいるように認識されていた場合には、自車位置情報Pの進路変更交差点Nへ向かう移動速度が自車両Cの実際の移動速度よりも遅くなるように調整され、自車位置情報Pが誤差によって自車両Cの実際の位置より後に遅れているように認識されていた場合には、自車位置情報Pの進路変更交差点Nへ向かう移動速度が自車両Cの実際の移動速度よりも速くなるように調整される。
【0097】
(3)上記の実施形態においては、画像認識部24が、画像情報取得部12で取得された画像情報Gに対して常時画像認識処理を行うことにより、画像情報Gに含まれている対象地物を認識する処理を行う場合を例として説明した。しかし、上記のように、自車位置認識装置2が地物データベースDB2を備えていることから、当該地物データベースDB2に記憶された地物情報Fを用いて画像認識処理を行う構成としても好適である。この場合、自車位置認識装置2は、複数の対象地物についての位置情報及び属性情報を含む地物情報Fが記憶された地物情報記憶手段としての地物データベースDB2に加えて、自車位置情報Pに基づいて、地物データベースDB2から自車両Cの周辺の地物情報Fを取得する地物情報取得手段を備え、画像認識部24が、当該取得された地物情報Fに基づいて、画像情報Gに含まれる対象地物の認識処理を行う構成とすると好適である。この際、地物情報取得手段により取得する地物情報Fは、上述した初期地物情報Fa及び学習地物情報Fbのいずれであっても良い。このような構成とすれば、対象地物の認識率を高め、誤認識を抑制することが可能となる。したがって、自車位置情報Pの補正や進路変更学習情報Sの生成の処理の精度を高めることが可能となる。
【0098】
(4)上記の実施形態では、図7(b)に示すように、同じ進路変更動作についての複数の検出動作情報Bについて、進路変更情報Ba及び地物特定情報Bbを共通とした一まとめの情報として進路変更学習データベースDB4に記憶する場合の例について説明した。しかし、進路変更学習データベースDB4に記憶する際の検出動作情報Bの形式はこのようなものに限定されるものではない。したがって、同じ進路変更動作についての複数の検出動作情報Bを、それぞれ別個に進路変更学習データベースDB4に記憶する構成とすることも、本発明の好適な実施形態の一つである。
【0099】
(5)上記の実施形態では、同じ進路変更動作についての複数の検出動作情報Bに示される同じ進路変更動作についての複数の距離情報Bcの平均値を判定して平均距離情報Scを生成し、これを進路変更学習情報Sの距離情報とする場合を例として説明した。しかし、進路変更学習情報Sの距離情報の内容はこれに限定されるものではない。したがって、例えば、同じ進路変更動作についての複数の距離情報Bcの分布に基づいて、当該分布の最頻値や中央値等の他の代表値を統計的距離情報として判定し、当該統計的距離情報を進路変更学習情報Sの距離情報とすることも、本発明の好適な実施形態の一つである。
【0100】
(6)上記の実施形態では、認識位置情報取得部41により取得する認識位置情報を、画像認識に成功した際の自車両Cの位置を表す情報とする場合の例について説明した。しかし、対象地物の認識位置を表す認識位置情報として取得する位置情報は、これに限定されるものではない。したがって、例えば、画像認識に成功した対象地物について、自車位置情報Pと画像情報Gの画像認識結果とに基づいて、自車位置情報Pを基準とする当該対象地物の道路上の位置を演算し、当該道路上の対象地物の位置を認識位置情報として認識位置情報取得部41により取得する構成とすることも、本発明の好適な実施形態の一つである。
【0101】
(7)上記の実施形態では、推測位置判定部43が、同じ対象地物についての複数の認識地物情報Aの分布に基づいて、当該分布の最頻値を当該対象地物の推測認識位置paとして判定し、当該推測認識位置paを、対象地物の道路上の位置に変換して対象地物の推測位置pgを判定する構成である場合の例について説明した。しかし、推測位置判定部43による推測位置pgの判定方法はこれに限定されない。したがって、例えば、認識地物情報Aの分布に基づいて、当該分布の平均値や中央値等の他の代表値を当該対象地物の推測認識位置paとして判定する構成とすることも、本発明の好適な実施形態の一つである。
【0102】
(8)上記の実施形態では、道路の路面に設けられた各種の道路標示を対象地物とする場合を例として説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されるものではなく、道路の周辺に設けられた様々な地物を対象地物とすることが可能である。したがって、例えば、道路標識、案内標識、看板、信号機、マンホール等の各種の地物を対象地物とすることが可能である。
【0103】
(9)上記の実施形態における各データベースDB1〜DB5の分け方は単なる一例であり、各データベースDB1〜DB5のハードウェア構成を限定するものではない。したがって、例えば、地物データベースDB2と地物学習データベースDB3とを一つのデータベースとし、進路変更学習データベースDB4と進路変更データベースDB5とを一つのデータベースとし、或いは、地図データベースDB1と地物データベースDB2とを一つのデータベースとするなど、任意の構成を採用することができる。
【0104】
(10)上記の実施形態では、本発明に係る自車位置認識装置2を含むナビゲーション装置1の全ての構成が自車両Cに搭載される場合を例として説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されるものではない。すなわち、各データベースDB1〜DB5を含む自車位置認識装置2の一部の構成が、図14に示すように、無線通信回線等を介して、複数の車両Cと通信可能に接続されたサーバ装置60に設置された構成とすることも、本発明の好適な実施形態の一つである。自車位置認識装置2をこのような構成とすれば、複数の車両Cによる進路変更動作の学習結果や対象地物の学習結果をサーバ装置60に設置された進路変更学習データベースDB4や地物学習データベースDB3に集積することができる。したがって、より多くの検出動作情報Bや認識地物情報Aを用いて、迅速に進路変更学習情報Sや学習地物情報Fbを生成することが可能となる。また、地図データベースDB1や地物データベースDB2をサーバ装置60に設置し、随時更新する構成とすることにより、常に最新の道路情報Raや地物情報F等を自車両Cの運転者に提供することが可能となる。なお、サーバ装置60に設置する自車位置認識装置2の構成は、各データベースDB1〜DB5に限られず、撮像装置11や自車位置情報取得部16等のような、自車両Cに搭載する必要がある構成以外の全ての構成を、サーバ装置60に設置することが可能である。
【0105】
(11)上記の各実施形態では、本発明に係る自車位置認識装置2をナビゲーション装置1に利用する場合の例について説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されるものではない。したがって、例えば、本発明に係る自車位置認識装置2を、ナビゲーション装置1とは無関係な車両の走行制御装置等に利用する等のように、本発明を上記の実施形態とは異なる他の構成に適用することも当然に可能である。
【産業上の利用可能性】
【0106】
本発明は、自車両の進路変更動作の検出結果を用いて自車位置情報を補正する自車位置認識装置及び自車位置認識プログラムに好適に利用することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【0107】
【図1】本発明の実施形態に係る自車位置認識装置を含むナビゲーション装置の概略構成を示すブロック図
【図2】地図データベースに記憶されている地図情報の構成の例を示す図
【図3】地物データベースに記憶されている道路標示の地物情報の例を示す図
【図4】自車両への撮像装置の配置構成の一例を示す図
【図5】対象地物の画像認識結果に基づく地物情報の学習処理の概要を説明するための説明図
【図6】図5(b)に示す学習データベースに記憶された学習値の要部拡大図
【図7】自車両の進路変更動作の具体例に関する検出動作情報及び進路変更学習情報の内容を示す図
【図8】本発明に係る自車位置情報の補正を行わない場合の自車両及び自車位置情報の軌跡を示す図
【図9】本発明に係る自車位置情報の補正を行った場合の自車両及び自車位置情報の軌跡を示す図
【図10】本発明の実施形態に係る進路変更動作の学習処理の全体の手順を示すフローチャート
【図11】本発明の実施形態に係る地物学習処理の手順を示すフローチャート
【図12】本発明の実施形態に係る自車位置認識処理の全体の手順を示すフローチャート
【図13】本発明の実施形態に係る自車位置情報補正処理の手順を示すフローチャート
【図14】本発明の実施形態に係る自車位置認識装置の一部の構成がサーバ装置に設置された例を示す図
【符号の説明】
【0108】
1:ナビゲーション装置
2:自車位置認識装置
12:画像情報取得部(画像情報取得手段)
16:自車位置情報取得部(自車位置情報取得手段)
17:進路変更検出部(進路変更動作検出手段)
23:道路情報取得部(道路情報取得手段)
24:画像認識部(画像認識手段)
28:アプリケーションプログラム
31:案内情報出力手段
46:距離情報生成部(距離情報取得手段)
50:進路変更学習情報生成部(進路変更学習情報生成手段)
51:自車位置情報補正部(自車位置情報補正手段)
DB1:地図データベース(地図情報記憶手段)
DB2:地物データベース(地物情報記憶手段)
DB4:進路変更学習データベース(検出動作情報記憶手段)
DB5:進路変更データベース(進路変更学習情報記憶手段)
C:自車両
G:画像情報
P:自車位置情報
M:地図情報
Ra:道路情報
n:ノード
k:リンク
F:地物情報
f1:対象地物
B:検出動作情報
Ba:進路変更情報
Bc:距離情報(検出動作情報が含む距離情報)
S:進路変更学習情報
Sc:平均距離情報(進路変更学習情報が有する距離情報)

【特許請求の範囲】
【請求項1】
自車両の現在位置を表す自車位置情報を取得する自車位置情報取得手段と、
道路情報を取得する道路情報取得手段と、
自車両の周辺の画像情報を取得する画像情報取得手段と、
前記画像情報に含まれる対象地物の画像認識処理を行う画像認識手段と、
自車両の過去の進路変更動作を学習して生成され、自車両の進路変更動作が行われた交差点である進路変更交差点を特定可能な進路変更情報と、当該進路変更動作より前に画像認識された対象地物について当該対象地物の認識位置から自車両の進路変更動作が行われた位置までの距離情報と、を有する進路変更学習情報が記憶された進路変更学習情報記憶手段と、
前記画像認識手段により前記対象地物が認識された場合に、当該対象地物についての前記進路変更学習情報に基づいて、前記自車位置情報に基づく当該対象地物の認識位置から前記距離情報に示される距離だけ進行した位置が、前記進路変更情報により特定される進路変更交差点の前記道路情報中の位置と一致するように前記自車位置情報を補正する自車位置補正手段と、
を備える自車位置認識装置。
【請求項2】
前記自車位置補正手段は、前記自車位置情報が誤差によって自車両の実際の位置より先に進んでいるように認識されていた場合に、前記自車位置情報に示される自車位置が前記進路変更交差点上に到達した後、自車両が前記対象地物の認識位置から前記距離情報に示される距離を実際に進行するまでの間、前記自車位置情報に示される自車位置を前記進路変更交差点上に停止させて前記自車位置情報を補正する請求項1に記載の自車位置認識装置。
【請求項3】
前記自車位置補正手段は、前記自車位置情報が誤差によって自車両の実際の位置より後に遅れているように認識されていた場合に、自車両が前記対象地物の認識位置から前記距離情報に示される距離を実際に進行した際に、前記自車位置情報に示される自車位置を前記進路変更交差点上に移動させて前記自車位置情報を補正する請求項1又は2に記載の自車位置認識装置。
【請求項4】
前記道路情報は、複数のリンク及びノードの接続関係により道路を表す情報であり、
前記進路変更情報は、前記進路変更動作の際に自車両が通行したリンクの経路の情報、及び前記進路変更動作が行われた交差点に対応するノードの情報の一方又は双方を含む請求項1から3のいずれか一項に記載の自車位置認識装置。
【請求項5】
前記道路情報取得手段は、前記自車位置情報に基づいて、自車両の周辺の前記道路情報を所定の地図情報記憶手段から取得する請求項1から4のいずれか一項に記載の自車位置認識装置。
【請求項6】
自車両の進路変更動作を検出する進路変更検出手段と、
前記進路変更検出手段による自車両の進路変更動作の検出より前に前記画像認識手段により認識された対象地物について、当該対象地物の認識位置から自車両の進路変更が行われた位置までの距離を表す距離情報を取得する距離情報取得手段と、
前記進路変更動作が行われた交差点である進路変更交差点を特定可能な進路変更情報と、当該進路変更動作について前記距離情報取得手段により取得された前記距離情報とを含む検出動作情報を記憶する検出動作情報記憶手段と、
同じ進路変更動作が複数回検出されることにより前記検出動作情報記憶手段に記憶された、同じ進路変更動作についての複数の前記検出動作情報に基づいて、前記進路変更学習情報を生成する進路変更学習情報生成手段と、を備え、
前記進路変更学習情報生成手段により生成された前記進路変更学習情報が、前記進路変更学習情報記憶手段に記憶される請求項1から5のいずれか一項に記載の自車位置認識装置。
【請求項7】
複数の対象地物についての位置情報及び属性情報を含む地物情報が記憶された地物情報記憶手段と、前記自車位置情報に基づいて、前記地物情報記憶手段から自車両の周辺の前記地物情報を取得する地物情報取得手段と、を更に備え、
前記画像認識手段は、前記地物情報に基づいて、前記画像情報に含まれる対象地物の認識処理を行う請求項1から6のいずれか一項に記載の自車位置認識装置。
【請求項8】
前記対象地物は、道路の路面に設けられた道路標示である請求項1から7の何れか一項に記載の自車位置認識装置。
【請求項9】
請求項1から8のいずれか一項に記載の自車位置認識装置と、
前記道路情報を含む地図情報が格納された地図情報記憶手段と、
前記地図情報及び前記自車位置認識装置により認識された前記自車位置情報を参照して動作するアプリケーションプログラムと、
前記アプリケーションプログラムに従って動作して案内情報を出力する案内情報出力手段と、
を備えるナビゲーション装置。
【請求項10】
自車両の現在位置を表す自車位置情報を取得する自車位置情報取得ステップと、
道路情報を取得する道路情報取得ステップと、
自車両の周辺の画像情報を取得する画像情報取得ステップと、
前記画像情報に含まれる対象地物の画像認識処理を行う画像認識ステップと、
前記画像認識ステップにより前記対象地物が認識された場合に、自車両の過去の進路変更動作を学習して生成され、自車両の進路変更動作が行われた交差点である進路変更交差点を特定可能な進路変更情報と、当該進路変更動作より前に画像認識された対象地物について当該対象地物の認識位置から自車両の進路変更動作が行われた位置までの距離情報と、を有する進路変更学習情報が記憶された進路変更学習情報記憶手段から、前記認識された対象地物についての前記進路変更学習情報を取得する進路変更学習情報取得ステップと、
前記進路変更学習情報取得ステップにより取得した前記進路変更学習情報に基づいて、前記自車位置情報に基づく当該対象地物の認識位置から前記距離情報に示される距離だけ進行した位置が、前記進路変更情報により特定される進路変更交差点の前記道路情報中の位置と一致するように前記自車位置情報を補正する自車位置補正ステップと、
をコンピュータに実行させる自車位置認識プログラム。

【図1】
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【図2】
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【図3】
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【図4】
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【図5】
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【図6】
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【図7】
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【図8】
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【図9】
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【図10】
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【図11】
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【図12】
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【図13】
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【図14】
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【公開番号】特開2009−8591(P2009−8591A)
【公開日】平成21年1月15日(2009.1.15)
【国際特許分類】
【出願番号】特願2007−171893(P2007−171893)
【出願日】平成19年6月29日(2007.6.29)
【出願人】(000100768)アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 (3,717)
【Fターム(参考)】